分布シフト下におけるロバストな視覚的説明可能性

この研究は、データ分布の変化に直面した際のAIの説明可能性の信頼性を確保するという重要な領域を探求しています。サブセット選択に焦点を当てることで、モデルの堅牢性を高めるための潜在的に実用的な方法を提供しています。